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Record W4313152847 · doi:10.3406/revec.2003.5343

Effets du dérangement par la chasse sur les oiseaux d’eau. Revue de la littérature

2003· article· fr· W4313152847 on OpenAlexaboutno aff
Alain Tamisier, Arnaud Béchet, G. Jarry, Jean‐Claude Lefeuvre, Y. Le Maho

Bibliographic record

VenueRevue d Écologie (La Terre et La Vie) · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFish Ecology and Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

La chasse aux oiseaux d’eau, activité humaine largement pratiquée sur les zones humides du continent eurasiatique, présente deux composantes pouvant affecter la dynamique des populations de ces espèces migratrices : le prélèvement (qui concerne la mortalité) et le dérangement. Ce dernier aspect fait l’objet d’études de plus en plus nombreuses et détaillées, ici synthétisées, incluant des protocoles expérimentaux et des approches conceptuelles. Le dérangement par la chasse est considéré comme important pour une espèce lorsque les modifications qu’il induit ont un effet sur la «fitness » des individus de cette espèce (diminution de la survie et/ou du succès reproducteur). Les études montrent que le dérangement modifie presque toujours la distribution géographique des oiseaux en favorisant leur regroupement (5 à 50 fois plus) sur des espaces non chassés, induisant une sous-exploitation des ressources trophiques présentes sur les espaces chassés. Le dérangement peut aussi provoquer un accroissement du taux de renouvellement («turnover») des individus sur leur étape migratoire. Ces transferts d’oiseaux, bien quantifiés localement, ont un impact encore inconnu sur la taille des populations concernées, la large distribution de ces populations sur plusieurs continents rendant cette évaluation difficile. Le dérangement provoque une modification comportementale soit en favorisant des activités plus coûteuses que celles pratiquées sans dérangement, soit en diminuant le temps passé à des activités qui permettent d’acquérir de l’énergie. Les estimations ou simulations de ces pertes peuvent atteindre 25 % de la dépense énergétique journalière. Les oiseaux dérangés développent des capacités d’adaptation physiologique face aux contraintes associées au dérangement, par exemple une augmentation de la prise alimentaire, une augmentation du rendement de l’assimilation énergétique ou une augmentation de la sécrétion de corticostérone qui stimule l’activité de recherche de nourriture. L’évaluation directe du bilan énergétique de ces adaptations n’a pas encore été réalisée et Ton peut admettre qu’elles permettent à l’oiseau de maintenir un apport énergétique analogue à celui obtenu sans dérangement ; mais le coût à terme de cette acquisition est élevé. Ainsi, une étude récente sur la Grande Oie des neiges Anser caerulescens atlantica au Canada révèle que lorsque les individus sont dérangés par la chasse sur leur étape migratoire de printemps, ils sont contraints d’exploiter des sites moins riches que s’il n’y avait pas de chasse ; ils sont alors dans de moins bonnes conditions corporelles (lipidiques et protéiniques) lors du départ vers leurs lieux de reproduction et ils ont finalement un moindre succès de reproduction que les individus n’ayant pas subi le dérangement par la chasse. Certes, des lacunes et des incertitudes persistent, par exemple au niveau spécifique (peu d’études sur les limicoles), mais tous les auteurs qui les ont mises en évidence s’accordent aussi pour reconnaître que, pour contrebalancer les effets du dérangement par la chasse, des mesures de protection doivent être prises. Ils préconisent notamment, indépendamment de ce qui concerne la réglementation de la chasse, l’accroissement des espaces protégés (non chassés), la constitution d’un réseau de réserves le long des corridors de migration et l’établissement de zones de non-chasse autour des réserves afin de réduire au minimum les effets négatifs du dérangement sur les oiseaux qui exploitent ces réserves. L’application de ces mesures doit favoriser l’élargissement de la distribution de ces populations d’oiseaux d’eau, faciliter l’accroissement local et régional des effectifs et garantir le fonctionnement optimum des populations d’oiseaux d’eau. Ces mesures de protection sont des réponses positives aux recommandations de la Directive Oiseaux et de la Directive Habitats de l’Union Européenne.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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